该研究利用山东省平邑县1985年~2002年HFRS月发病率资料,在遵循流行病学原理的基础上,将小波分析理论和数理统计方法有机结合,定量研究了HFRS的流行动态变换趋势:①选择满足正则条件的小波基函数,对时间序列数据作多层小波分解;并运用数学中的奇异性理论和小波分析的模极大值原理识别疾病流行的暴发时点;结合HFRS监测点的鼠情资料分析暴发原因;②根据资料的特点选择恰当的小波基函数和分解层数,分离资料中的趋势项、周期项和随机项,以获得疾病流行的短期波动、周期性变化趋势和长期趋势;③在②中小波分解的基础上,应用时间序列模型或曲线拟合等方法分别对平邑县、泰安市和日照市HFRS资料分离后的各项作出预测,再把各项的预测值相加得出各地HFRS月发病率的预测值.综上所述,小波分析理论对HFRS流行动态趋势中暴发时点的识别是灵敏和准确的;识别出的周期变化特征能较好地刻画HFRS动态变化趋势;小波分析与其它建模方法相结合能有效地提高非平稳时间序列预测精度,是处理非平稳时间序列预测问题的有效方法,为解决非平稳时间序列预测问题提供了新的思路.该研究首次将小波分析理论应用到疾病流行动态定量分析中,旨在为探讨影响疾病流行动态变化的危险因素及其强度和研究疾病未来流行变化趋势的预测,探索一种科学的研究方法.提出出的HFRS流行特征为进一步探讨疾病流行状态发生变化的原因和制定防治措施提供了理论依据.该研究不仅能丰富疾病预测的理论和方法,也拓展了小波分析的应用领域,具有理论意义和实用价值.